A Survey on Co-occurrences of Code and Test Smells
Notice bibliographique
Résumé
The co-occurrence of code and test smells can have detrimental effects on software systems, causing developers more difficulty in understanding and changing code in which the smells appear. Researchers have explored code smell co-occurrences and analyzed which smells occur together, the languages and domains of the software systems in which bad smells occurred, and the effects of co-occurring code smells. This paper presents the results of a systematic mapping study we conducted to summarize the research on the subject of code smell co-occurrences. We reviewed 14 papers, identifying various aspects, including the code smells that researchers investigated, the programming languages of the software systems containing the smells, the code and test smells that often occurred together, the tools used to detect smells, the techniques employed to determine co-occurrences, as well as the similarities and differences between studies on the topic. Our results present an overview of the code smells phenomenon, including information such as which code and test smells occur with others the most, as well as how frequently code and test smells are mentioned across the studies. The following implications can be derived from our study: identifying programming languages and code smell categories that have not yet been fully explored, determining standards for code and test smells based on attributes and descriptions of smells, and prioritizing certain code and test smell co-occurrences based on their frequency across the studies we surveyed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».